Realized multivariate GARCH with factors
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Data
2022-12-13
Autores
Orientador(res)
Fernandes, Marcelo
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Resumo
A previsão dos segundos momentos dos retornos de ativos é essencial na seleção de portfólio. Em um ambiente multivariado, a dimensionalidade do problema e a precisão das previsões são as principais preocupações. Propomos uma nova metodologia para prever matrizes de covariância unindo duas abordagens existentes na literatura: dados intradiários para aumentar a acurácia preditiva e fatores para reduzir a dimensionalidade. Assumimos um modelo GARCH realizado multivariado para os fatores e um conjunto de modelos GARCH multivariados realizados entre cada ação e os fatores. Comparamos nossa metodologia empíricamente com a literatura padrão, otimizando um portfólio no universo de ações do S&P500.